LibRerank 开源项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LibRerank 1. 项目介绍
LibRerank 是一个用于重排序算法的工具包，支持多种重排序算法，如 PRM、DLCM、GSF、miDNN、SetRank、EGRerank 和 Seq2Slate。此外，它还支持 LambdaMART 和 DNN 作为初始排序器。LibRerank 还维护了一个关于推荐系统中神经重排序的活跃论文列表。
2. 项目快速启动
2.1 创建虚拟环境（可选）
pip install --user virtualenv
~/local/bin/virtualenv -p python3 /venv
source venv/bin/activate
2.2 安装 Git LFS
sudo apt-get install curl
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs
git lfs install
2.3 安装 LibRerank
git clone https://github.com/LibRerank-Community/LibRerank.git
cd LibRerank
make init
2.4 运行示例
2.4.1 运行初始排序器
bash example/run_ranker.sh
2.4.2 运行重排序器
bash example/run_reranker.sh
2.5 配置文件
模型参数可以通过配置文件设置，并通过 --setting_path 指定文件路径。配置文件可以在 example/config 目录中找到。
python run_ranker.py --setting_path config
3. 应用案例和最佳实践
3.1 个性化推荐系统
LibRerank 可以用于个性化推荐系统中的重排序阶段，通过应用 PRM、DLCM 等算法，提升推荐列表的质量和用户满意度。
3.2 搜索引擎优化
在搜索引擎中，LibRerank 可以用于对搜索结果进行重排序，提升搜索结果的相关性和用户点击率。
3.3 电商推荐
在电商平台上，LibRerank 可以用于对商品推荐列表进行重排序，提升商品的点击率和购买转化率。
4. 典型生态项目
4.1 TensorFlow
LibRerank 可以与 TensorFlow 结合使用，利用 TensorFlow 的强大计算能力进行模型训练和推理。
4.2 PyTorch
LibRerank 也可以与 PyTorch 结合使用，利用 PyTorch 的动态计算图特性进行模型开发和优化。
4.3 Scikit-learn
对于一些传统的机器学习算法，如 LambdaMART，LibRerank 可以与 Scikit-learn 结合使用，进行模型训练和评估。
通过以上步骤，您可以快速上手 LibRerank 项目，并将其应用于各种推荐系统和搜索引擎优化场景中。